Cómo ayuda la Inteligencia Artificial en el diagnóstico del Alzheimer

El potencial de la IA en este campo, ha hecho que muchas empresas trabajen en la creación y desarrollo de nuevas herramientas

📸 Anna Shvets I Pexels

Tiempo de lectura: 5 min

Todavía no se conocen las causas que provocan el Alzheimer, una enfermedad que afecta ya a cerca de 800.000 personas solo en España. Sin embargo, la Inteligencia Artificial puede proporcionar una detección temprana cuando se usa como herramienta de prevención y seguimiento. 

Esta enfermedad no solo provoca una pérdida de memoria, también presenta otro tipo de deterioros cognitivos que afectan a la conducta y al comportamiento.

Tal y como señalan desde la Fundación Pasqual Maragall este deterioro progresivo se manifiesta en alteraciones en el lenguaje, en dificultades para la planificación de tareas y resolución de problemas, así como en la desorientación temporal, espacial y personal, y en otras como ansiedad, apatía o tristeza, alteraciones del sueño o actitudes desconcertantes. 

El Alzheimer es la principal causa de demencia en todo el mundo. Según datos recogidos por la Sociedad Española de Neurología, SEN, en 2015 afectaba a unos 47 millones de personas y se estima que en 2050 serán 130 millones.

También es la enfermedad que mayor discapacidad genera entre las personas mayoras en España. Lo que la convierte en una prioridad dentro de la salud pública y en un problema social y sanitario, que afecta, no solo a los enfermos, sino también a sus familias, que en muchas ocasiones acaban siendo sus cuidadores. La falta de independencia y la limitación progresiva de la autonomía genera también unos costes económicos y sociales. 

Aplicaciones prácticas en la detección

Mientras se descubre qué mecanismos originan la enfermedad, los investigadores han llegado a conocer que las primeras lesiones en el cerebro pueden iniciarse hasta 20 años antes de que aparezcan los primeros síntomas.

Según datos de SEN, cada año se diagnostican en España unos 40.000 nuevos casos de Alzheimer. Sin embargo, estiman que el 80% de los casos que aún son leves están sin diagnosticar. Por este motivo la detección precoz es tan importante.

La falta de datos que puedan indicar el desarrollo la enfermedad en etapas muy tempranas retrasa la aplicación incipiente de los tratamientos que ralentizan el deterioro cognitivo y controlan los trastornos conductuales, ya que existen fármacos que consiguen mantener durante un tiempo el estado neuropsicológico y funcional del paciente, según indican los neurólogos.

Para dar respuesta a estas necesidades, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una importante herramienta en el campo de la salud, y sus aplicaciones prácticas se están centrando especialmente el campo del diagnóstico. 

La tecnología, clave para el diagnóstico

En el ámbito de la neurología, la IA se aplica fundamentalmente en la ayuda del procesamiento de imágenes y en mejorar los estudios a partir de pruebas como el PET y la resonancia magnética. 

El motivo es que esta tecnología ayuda a diferenciar las imágenes cerebrales sanas de las enfermas, y también permite hacer una segmentación de tejido tumoral y una clasificación de los distintos trastornos del paciente.

El potencial que tiene la IA en este campo, ha hecho que muchas empresas tecnológicas hayan querido trabajar en la creación y desarrollo de nuevas herramientas. Compañías de tecnología médica como QYNAPSE, tras crear la plataforma de neuroimagen de inteligencia artificial ha lanzado la plataforma QyScore, que ofrece una cuantificación automatizada de una amplia gama de marcadores neurodegenerativos y neuroinflamatorios e incorpora capacidades avanzadas de visualización accesibles para los médicos. 

Esta plataforma, que cuenta ya con la autorización de la FDA (U.S Food and Drug Administration), ayuda a los especialistas a diagnosticar a tiempo, y realizar un seguimiento de los pacientes que sufren, además de Alzheimer, esclerosis múltiple, Parkinson y otros trastornos neurológicos, ya que tienen acceso a una serie de datos normativos obtenidos a través de la comparación automatizada de los resultados de los pacientes con una amplia base de datos de otros pacientes sanos, que actúan como grupo de control.  

Un mapa del cerebro

La investigación y la innovación debe basarse en la colaboración y en la difusión de los nuevos conocimientos. Porque el cerebro sigue siendo un órgano del que todavía hay mucho que descubrir.

Recientemente una empresa dedicada a neuroimagen con sede en Barcelona ha sido capaz de desarrollar un mapa del cerebro con inteligencia artificial e ingeniería de software.

El sistema, diseñado por QMENTA, permite cuantificar y compartir imágenes cerebrales en cualquier lugar y en cualquier momento ya que está alojado en la nube.

De esta forma los médicos pueden adoptar las mejores decisiones y supone un impulso a la investigación para que los expertos puedan encontrar una cura a estas enfermedades que todavía no la tienen. 

Esta compañía ha conseguido crear herramientas de neuro IA que proporcionan una visión de la anatomía cerebral ya que acentúan el cambio o daño de los tejidos o las hiperintensidades en color y en 3D.

De igual forma, han creado mapas de la red cerebral para ver los cambios en las conexiones debidos a enfermedades o lesiones. Estos algoritmos de última generación, impulsados por machine learning, ayudan a automatizar el trabajo de los investigadores y los médicos especialistas, optimizando el tiempo y los recursos de que disponen, y favoreciendo el intercambio de nuevos conocimientos. 

Las herramientas basadas en las nuevas tecnologías favorecen que la comunidad médica pueda lograr una cura y unos tratamientos que prevengan el desarrollo de enfermedades como el Alzheimer. 

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